Applying Machine Learning on Prediction of RNA-Binding Residues in Proteins

與核糖核酸(RNA)結合的蛋白質在核糖核酸中序列的辨識上占有很重要的位置，因為這些資訊是去氧核糖核酸(DNA)的作用來源。為了符合各種功能的需求，與核糖核酸結合的蛋白質是由許多重覆的結合區段組成，而這些區段各有其結構上的位置以提供不同的功能。應用機器學習方法於預測核糖核酸與蛋白質結合位置，可以協助分子生物研究人員快速過濾可能與RNA作用位置及機制。 ProteRNA為本論文所提出的預測方法，融合了支援向量機(SVM)與WildSpan蛋白質序列探勘兩種工具的結果，其中SVM利用PSSM及蛋白質二級結構資訊預測，而WildSpan則利用序列保留特質做預測。單純使用SVM方法的預測效能其F-score為0.5127，合併WildSpan 的預測結果F-score提升至 0.5362，相較目前其他預測方法表現較好。進行獨立測試時，ProteRNA可達到整體精確度89.55 %、Matthew`s 相關係數(MCC) 0.2686、及F-score 0.3185，超越其他現有的線上RNA與蛋白質結合位置預測服務。RNA-binding proteins (RBPs) are vital for recognition sequences of ribonucleic acids, which is the genetic material that is derived from the DNA. For satisfying diverse functional requirements, RNA binding proteins are composed of multiple repeated blocks of RNA-binding domains presented in various structural arrangements to provide versatile functions. The ability to predict computationally RNA-binding residues in a RNA-binding protein can help biologists to have clues on site-directed mutagenesis in wet-lab experiments. “ProteRNA” is the proposed prediction framework in this thesis, combining Support Vector Machine (SVM) and WildSpan for identifying RNA-interacting residues in a RNA-binding protein. SVM utilizes PSSM and protein secondary structure information to predict, while WildSpan bases on conserved domain information. The performances of SVM predictor are F-score of 0.5127; however, the performances of the WildSpan hybrid predictor achieve F-score of 0.5362. In the independent testing dataset, ProteRNA has been able to deliver overall accuracy of 89.55 %, MCC of 0.2686, and F-score of 0.3185. ProteRNA surpasses the other web servers no matter in terms of accuracy, MCC, or F-score

導入決策支援系統於大學圖書館

為最佳化圖書館統計資料之利用分析，本文探討如何以決策支援系統導入圖書館。系統建構主要工作有三大重點：首先希望以自動化的數據介接，逐步代替人工登錄統計數據；利用各項數據產出圖書館績效指標，幫助管理者對整體發展政策或特定資源之分配，有量化數據與初步分析指標可以參考；使用者介面以圖形化方式即時呈現資料，更可直觀地反映讀者使用行為與各類資源使用情況。系統收集量化數據後，引入國際評鑑資料及排名，與國際標準接軌，績效指標資料可以進一步做更深入的智慧化運用。圖書館評鑑導入決策支援系統，期能達成統計自動化、評鑑數據化、資訊視覺化，並逐步邁向標準國際化與系統智慧化